《趣科技：马斯克投资的18大创意》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
腾讯科技讯 截止到2015年9月份，伊隆·马斯克（Elon Musk）的个人身价已经达到131亿美元。但据说马斯克不相信“做生意”这个词。他在今年年初接受采访时曾表示：“没有做生意这样的问题，我只是为了追求目标。”无论马斯克为自己的努力贴上什么样的标签，他的确参与到诸多创意中，包括在线支付服务、建造和发射太空船、尝试利用太阳能板覆盖世界等。马斯克涉及的领域之广令人惊叹，这些努力足以令人任何人感到疲惫不堪。排除复杂性之后，我们重点盘点了马斯克曾创建、帮助创建、投资或以某种方式提供支持的18大创意。
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4月28日下午，应中国贸促会邀请，美国特斯拉公司首席执行官埃隆马斯克抵达北京。在回答记者提问时，他说很高兴看到中国电动汽车行业飞速发展，他认为未来所有汽车都将是电动的。去年11月，马斯克就曾在活动中表示自己有点亲华”我认为中国人民真的很棒，那里有很多正能量。
特斯拉动力总成及能源业务高级副总裁德鲁巴格利诺今日在X上发文称，他已在昨日做出离开特斯拉的决定。巴格利诺表示，多年来，我非常感谢能与特斯拉无数才华横溢的人一起工作，并向他们学习。巴格利诺的离职可能会加剧一些投资者对特斯拉接班人计划的担忧。
快科技4月8日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在其个人账号上发文表示，特斯拉今年将在自动驾驶领域的投入将超过100亿美元。此前，有人对特斯拉自动驾驶辅助系统（FSD）的训练过程进行了猜测。特斯拉自动驾驶技术的训练一直备受关注，特别是在公司宣布FSD车队累计行驶里程突破10亿英里之后。马斯克表示：实现通用自动驾驶的难度令人震惊，它需要我们上面所描述的�
快科技4月22日消息，近日，媒体报道了特斯拉多次调整旗下FSD完全自动驾驶软件的价格。这一举动引发了广泛讨论，人们纷纷对马斯克及特斯拉的定价策略提出质疑。针对外界的疑问，马斯克在一篇关于特斯拉频繁调价”的文章下回复称，传统经销商模式的价格同样不稳定。他强调了其他汽车厂商也会通过不断的经销商加价或者制造商、经销商的激励措施来调整价格。因此，�
在今天下午的直播当中，雷军对如何看待将他与马斯克进行比较”这一问题进行了回答。雷军表示：毫无疑问，大家不能把小米当做是一个车厂来看待，小米的战略是人车家全生态。有一点是一样的，那就是我们和马斯克一样，都帮助了科技的普及，推动了这个社会的进步。
媒体报道称，扎克伯格目前以1870亿美元的身价位列全球富豪榜第三。这是自2020年以来他首次进入前三名。贝索斯目前以2070亿美元的身价位列全球富豪榜第二奢侈品巨头LVMH的首席执行官伯纳德阿诺特则以2230亿美元的身价领跑富豪榜。
埃隆・马斯克的人工智能初创公司正迎来一波重要的支持，随着xAI竞速追赶OpenAI和Anthropic等竞争对手在激烈的竞争中。与特斯拉和SpaceX首席执行官有密切关系的投资者正在商谈，计划帮助xAI在一轮融资中筹集30亿美元，消息人士透露，史蒂夫・杰维逊和风投公司Gigafund是潜在的支持者之一。“他要么加入xAI，要么加入他们，”马斯克写道，并指出他也提高了人工智能工程师的薪水。
快科技4月29日消息，马斯克在X上转发了自己多年前的一段发言，视频中马斯克眼含泪光地讲述了一段鼓舞人心的话。马斯克表示，这个世界有很多负面的东西，有很多可怕的事情的发生，一直有很多问题需要我们解决，有很多事情很悲惨并让你失望。但生活不能只是解决一个又一个悲惨的问题，这不可能是人生唯一的事情，需要有能激励你的东西，让你每天早上醒来，为作为�
马斯克确认了特斯拉旗下全新入门级车型Model2的计划，预计将于2025年上市，项目名称定为Redwood”。对于中国新能源汽车行业的蓬勃发展，马斯克表示，他很欣慰看到其他公司超越特斯拉。马斯克强调，特斯拉本可以建立专利壁垒，但他们选择邀请其他公司加入，共同加速人类迈向可持续能源的未来。
特斯拉首席执行官马斯克于当地时间4月16日在社交媒体平台X上发布动态，表示公司正在对销售和交付体系进行精简，他认为这一体系“已经变得复杂且效率低下”。马斯克最近进一步指出，特斯拉计划在全球范围内裁减超过10%的员工。随着公司规模的扩大，全球范围内设立的多家工厂使得某些领域的角色和工作职能出现了重叠现象。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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